北京生物医学工程
北京生物醫學工程
북경생물의학공정
BEIJING BIOMEDICAL ENGINEERING
2011年
1期
62-66
,共5页
信号降噪%经验模态分解%肌电分解
信號降譟%經驗模態分解%肌電分解
신호강조%경험모태분해%기전분해
表面肌电信号(surface electromyography,sEMG)是一种非平稳微弱信号,而它的低信噪比是造成对其进行分解十分困难的主要原因之一.本文针对sEMG信号的噪声特点,提出基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)的三级滤波器技术来对sEMG信号进行预处理,即采用频谱插值法去除工频干扰,采用形态学运算去除基线漂移,采用经验模态分解去除白噪声.实验结果表明,本文所提出的方法不仅能够提高sEMG信号的信噪比,也能有效地保留运动单位动作电位(motor unit action potential,MUAP)的波形信息,这将有利于对MUAP的识别从而提高对sEMG信号的分解准确率.
錶麵肌電信號(surface electromyography,sEMG)是一種非平穩微弱信號,而它的低信譟比是造成對其進行分解十分睏難的主要原因之一.本文針對sEMG信號的譟聲特點,提齣基于經驗模態分解(empirical mode decomposition,EMD)的三級濾波器技術來對sEMG信號進行預處理,即採用頻譜插值法去除工頻榦擾,採用形態學運算去除基線漂移,採用經驗模態分解去除白譟聲.實驗結果錶明,本文所提齣的方法不僅能夠提高sEMG信號的信譟比,也能有效地保留運動單位動作電位(motor unit action potential,MUAP)的波形信息,這將有利于對MUAP的識彆從而提高對sEMG信號的分解準確率.
표면기전신호(surface electromyography,sEMG)시일충비평은미약신호,이타적저신조비시조성대기진행분해십분곤난적주요원인지일.본문침대sEMG신호적조성특점,제출기우경험모태분해(empirical mode decomposition,EMD)적삼급려파기기술래대sEMG신호진행예처리,즉채용빈보삽치법거제공빈간우,채용형태학운산거제기선표이,채용경험모태분해거제백조성.실험결과표명,본문소제출적방법불부능구제고sEMG신호적신조비,야능유효지보류운동단위동작전위(motor unit action potential,MUAP)적파형신식,저장유리우대MUAP적식별종이제고대sEMG신호적분해준학솔.
